package com.note.feng.leetcode.algorithms.easy.seven;

import java.util.PriorityQueue;

public class SevenHundredThree {
    /**
     * 703 数据流中的第 K 大元素
     * 设计一个找到数据流中第 k 大元素的类（class）。注意是排序后的第 k 大元素，不是第 k 个不同的元素。
     *
     * 请实现 KthLargest 类：
     *
     * KthLargest(int k, int[] nums) 使用整数 k 和整数流 nums 初始化对象。
     * int add(int val) 将 val 插入数据流 nums 后，返回当前数据流中第 k 大的元素。
     *
     * 示例：
     *
     * 输入：
     * ["KthLargest", "add", "add", "add", "add", "add"]
     * [[3, [4, 5, 8, 2]], [3], [5], [10], [9], [4]]
     * 输出：
     * [null, 4, 5, 5, 8, 8]
     *
     * 解释：
     * KthLargest kthLargest = new KthLargest(3, [4, 5, 8, 2]);
     * kthLargest.add(3);   // return 4
     * kthLargest.add(5);   // return 5
     * kthLargest.add(10);  // return 5
     * kthLargest.add(9);   // return 8
     * kthLargest.add(4);   // return 8
     *  
     * 提示：
     * 1 <= k <= 104
     * 0 <= nums.length <= 104
     * -104 <= nums[i] <= 104
     * -104 <= val <= 104
     * 最多调用 add 方法 104 次
     * 题目数据保证，在查找第 k 大元素时，数组中至少有 k 个元素
     *
     * 来源：力扣（LeetCode）
     * 链接：https://leetcode.cn/problems/kth-largest-element-in-a-stream
     */
    /**
     * 解法：优先队列
     * 用有限队列存储 k 个元素，那么队首就是第 k 大元素
     */
    class KthLargest {
        int k ;
        PriorityQueue<Integer> queue = new PriorityQueue<>();

        public KthLargest(int k, int[] nums) {
            this.k = k;
            for (int num : nums){
                this.add(num);
            }
        }

        public int add(int val) {
            queue.offer(val);
            if(queue.size() > k){
                queue.poll();
            }
            return queue.peek();
        }
    }
}
